
import os
from langchain_huggingface import HuggingFaceEmbeddings

# 替换为字节跳动的Hugging Face镜像（国内访问更稳定）
os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com"
# 在代码最开头添加镜像配置（使用阿里云镜像）
# os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://mirrors.aliyun.com/huggingface"

# 初始化嵌入模型，指定缓存目录
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(
    model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L12-v2",
    cache_folder="./embeddings/"  # 模型会下载到当前目录的embeddings文件夹
)

query_vector = embeddings.embed_query("你好，我是慕小课，我喜欢打篮球游泳")

print(query_vector)
print(len(query_vector))
